每次裁員潮來臨時，首當其沖的總是測試崗位。然而，公司失去專業(yè)測試人員后，遭殃的卻變成了產(chǎn)品經(jīng)理——不僅要兼顧產(chǎn)品職責(zé)，還要充當臨時測試員。尤其面對高要求客戶，產(chǎn)品經(jīng)理還得硬著頭皮編寫詳盡的測試用例，缺乏專業(yè)測試技能的產(chǎn)品常常陷入無限的痛苦掙扎。

身處這樣困境的小明，決定奮起反擊，利用AI開發(fā)一款智能測試實例生成器，讓產(chǎn)品經(jīng)理輕松緩解“被測試”的悲慘境地。

第一步：讓AI放飛自己

當我們使用AI開發(fā)小工具的時候，可以換一種開發(fā)思路。傳統(tǒng)上，我們自己開發(fā)的項目通常需要頭腦風(fēng)暴做思維導(dǎo)圖，明確每一步的細節(jié)；但是使用AI開發(fā)的時候，我們完全可以跳過這一步。

畢竟，目前AI的算力和理解能力還有限，不適合在前期階段進行過于復(fù)雜的規(guī)劃和設(shè)計，我們也沒有必要強行給AI設(shè)定太多條條框框，徒增維度。先讓AI先自由發(fā)揮，創(chuàng)造出一個初始版本的測試實例生成器，看一下AI自己的思路和實現(xiàn)方式，再根據(jù)實際效果進行調(diào)整和優(yōu)化。

這樣一來，我們既減弱了前期工作量，又充分發(fā)揮了AI的創(chuàng)造潛力，避免在啟動階段對AI提出過高的要求，讓開發(fā)過程更加高效、更加輕松、恢復(fù)創(chuàng)造力。（忘了說，需要讓AI去適配deespeek API 接口，為什么用這個，因為小明充錢了）

第二步：細化需求，重新規(guī)劃

當我們看到AI給出的初步方案與界面效果后，可以結(jié)合人工思考進一步優(yōu)化規(guī)劃：

當前的實際情境是：我們身為產(chǎn)品經(jīng)理，AI的頁面閱讀權(quán)限僅限于單一頁面，無法進入子頁面。同時，我們也暫時不需要AI進行代碼級別的測試驗證。

因此，我們可以調(diào)整思路，重新明確任務(wù)目標：

• 首先，讓AI直接讀取我們提供的產(chǎn)品原型圖鏈接（單個頁面）。
• 然后，針對這個原型頁面，由AI自動生成對應(yīng)的測試用例方案。

第三步：繼續(xù)測試，深度迭代

在使用中，我們發(fā)現(xiàn)，即便向AI明確提供了原型圖鏈接，由于AI訪問權(quán)限有限，它仍然只能讀取單一頁面，無法深入到子頁面或交互細節(jié)中。

此時，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們更需要發(fā)揮自身解決問題的能力，靈活應(yīng)對限制：

• 我們可以利用Axure工具將完整的原型頁面導(dǎo)出為HTML格式文件；
• 接著，將導(dǎo)出的HTML文件直接上傳給AI；
• AI通過讀取和解析上傳的HTML文件，就能清晰地理解頁面結(jié)構(gòu)、交互邏輯和各個功能模塊；
• 最終，AI會基于對HTML文件的深入分析，自動輸出更加準確、全面且可用的測試用例方案。

繼續(xù)使用過程中，我們發(fā)現(xiàn)AI直接生成的測試用例往往不夠?qū)I(yè)、細致，不適合直接投入測試。此外，我們也無需AI針對原型圖本身提供具體的測試結(jié)果或分析結(jié)論。

基于此，我們可以進一步調(diào)整策略：

• 不再讓AI直接輸出具體的測試用例結(jié)果；
• 而是讓AI生成一份專業(yè)的、結(jié)構(gòu)清晰的標準化測試用例模板；
• 將AI生成的模板交給實習(xí)生或產(chǎn)品助理，由他們基于模板結(jié)合原型圖進行人工測試，逐項驗證頁面功能與交互邏輯。
• 最后給他一份用例模板，不然他自己想不出來。

第四步：繼續(xù)讓AI飛翔

當我們對產(chǎn)品下一步的迭代方向感到迷?；驎簳r缺乏靈感時，可以嘗試讓AI先行提供一些優(yōu)化方案，并對其進行評估與審核，從中尋找可能的啟發(fā)。

但通過實際操作我們也發(fā)現(xiàn)，AI在現(xiàn)階段所提供的方案多數(shù)并不具備較高的實操價值，甚至經(jīng)常產(chǎn)生無效或不合理的建議。因此，目前階段產(chǎn)品的迭代方向和核心決策，仍然需要我們各位產(chǎn)品經(jīng)理憑借自身的經(jīng)驗、專業(yè)素養(yǎng)及對業(yè)務(wù)的深刻理解進行判斷。

換句話說，我們應(yīng)將AI視為一種輔助工具或靈感啟發(fā)源，而非完全依賴的決策依據(jù)。真正高質(zhì)量的產(chǎn)品規(guī)劃方案，依然取決于產(chǎn)品經(jīng)理自身的專業(yè)能力、經(jīng)驗積累和對用戶需求的深入洞察。

最后：后續(xù)迭代思考

我們最初開發(fā)這個“測試用例生成器”，是為了緩解公司缺乏專業(yè)測試人員的問題。現(xiàn)在，我們已經(jīng)初步實現(xiàn)了由AI自動生成標準化的測試用例模板，交由實習(xí)生或產(chǎn)品助理人工執(zhí)行測試。

但要真正實現(xiàn)自動化測試閉環(huán)并進一步提高效率，我們還需要繼續(xù)迭代升級，開發(fā)一個專門用于自動測試的新工具。具體思路如下：

• 解決AI單頁面訪問限制問題：由于AI本身無法主動點擊鏈接進入子頁面，我們可以設(shè)定一個特定的域名后綴范圍，通過明確告訴AI允許訪問的域名范圍，讓AI實現(xiàn)對多頁面的批量讀取和分析。
• 自動執(zhí)行AI生成的測試用例：我們將上一階段AI生成的標準化測試用例方案上傳給AI，讓其以此為依據(jù)，自動在允許的域名范圍內(nèi)執(zhí)行具體的測試步驟，檢測頁面功能、交互邏輯、異常情況等。
• AI輸出詳細測試結(jié)果報告：AI在自動執(zhí)行測試用例后，將生成詳細的測試結(jié)果報告，標記測試通過、失敗或異常情況，明確定位問題所在，便于產(chǎn)品經(jīng)理或開發(fā)人員快速了解問題、及時修復(fù)。
• 最終實現(xiàn)完整自動化測試閉環(huán)：通過上述迭代，我們最終可實現(xiàn)完整的AI自動化測試閉環(huán)流程：

AI自動生成測試用例 → AI自動執(zhí)行測試用例 → AI自動輸出測試結(jié)果報告 → 人工確認、修復(fù)問題 → 迭代優(yōu)化